【摘 要】
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该文主要研究了四个问题:(1)分析了BP网络的两种训练算法;(2)BP网络结构的改进研究,并将其应于汽轮机故障这类有确定性递增(或减)趋势的时间序列的预测中取得了下列主要成果:
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该文主要研究了四个问题:(1)分析了BP网络的两种训练算法;(2)BP网络结构的改进研究,并将其应于汽轮机故障这类有确定性递增(或减)趋势的时间序列的预测中取得了下列主要成果:(1)研究了BP网络的两种典型训练算法---单样本算法和批处理算法的差异并提出了一些法,并对二者的训练收敛速度进行了比较.(2)通过对两种数据归一化方法的分析, 明确了用BP网络预测时应采用的数据归一化方法.同时,指出BP网络在用于对具有确定性递增(或递减)趋势的时间序列预测中存在的问题.提出一种在网络的输入层与输出层间带有直接连接权等BP网络---递推合成BP网络及相应的训练算法,并将其怀常规的BP网络及其它若 干种改进BP网络的预测性能进行了比较.利用对几咱汽轮机典型故障趋势的模拟数据及某两台200MW汽轮机运行的实际测量数据,对该文所提出的递推合成BP网络的预测性能进行了检 验.
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